firebase-vertex-ai

Firebase Vertex AI

Firebase プロジェクト（Auth、Firestore、Functions、Hosting）をエンドツーエンドで運用し、AI を活用した機能のために Gemini／Vertex AI を安全に統合します。

概要

このスキルを使用すると、シークレットを安全に管理し、最小権限の IAM を適用し、本番環境に対応した可観測性を確保しながら、Cloud Functions（またはその他の GCP サービス）から Vertex AI／Gemini を呼び出す Firebase アプリケーションを設計、実装、デプロイできます。

前提条件

• Node.js ランタイムと、対象プロジェクトの Firebase CLI へのアクセス
• Firebase プロジェクト（必要に応じて Functions／Vertex AI の課金を有効化）
• Vertex AI API が有効であり、バックエンドから Gemini／Vertex AI を呼び出す権限があること
• 環境変数または Secret Manager によるシークレット管理（クライアントコードには決して含めないでください）

手順

1. Firebase を初期化するか、既存のリポジトリを検証します。必要に応じて Hosting／Functions／Firestore を設定します。
2. バックエンド連携を実装します。
   • Gemini／Vertex AI を呼び出す Cloud Function／HTTP エンドポイントを追加します
   • 入力を検証し、構造化されたレスポンスを返します
3. データとセキュリティを設定します。
   • Firestore ルールとインデックス
   • Storage ルール（該当する場合）
   • Auth プロバイダーと認可チェック
4. デプロイして検証します。
   • Functions／Hosting をデプロイします
   • デプロイ済みエンドポイントに対してスモークテストを実行します
5. 運用上のガードレールを追加します。
   • ロギング／メトリクス
   • エラー急増時のアラート
   • 適切に応じて基本的なコスト管理（予算／割り当て）

出力

• デプロイ可能な Firebase プロジェクト構成（必要に応じて設定ファイルと Functions／Hosting を含む）
• Gemini／Vertex AI を呼び出す安全なバックエンドコード（シークレットを適切に管理）
• Firestore／Storage ルールとインデックスに関するガイダンス
• 検証チェックリスト（ローカル環境＋デプロイ後）と CI 対応コマンド

エラー処理

• Auth の失敗：主体と不足している権限／ロールを特定し、最小権限で修正します。
• 課金／API の問題：どの API または割り当てが妨げになっているかを特定し、解決手順を提示します。
• Firestore のルール／インデックスの問題：最小限の再現クエリとルールの修正案を提示します。
• Vertex AI 呼び出しの失敗：モデル／リージョンの不一致を明らかにし、一時的なエラーに対する再試行／バックオフを追加します。

例

例：Firebase 上の Gemini 対応チャット API

• リクエスト：「Gemini チャットエンドポイントを提供する Hosting と Function をデプロイしてください。」
• 結果：/api/chat 関数、Secret Manager の接続、スモークテスト。

例：Firestore を活用した RAG

• リクエスト：「ドキュメントを埋め込み、引用付きで回答する RAG フローを構築してください。」
• 結果：データ取り込み計画、埋め込みとインデックスの戦略、評価用プロンプト。

リソース

• 詳細ガイド（参照用）：${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/SKILL.full.md
• Firebase のドキュメント：https://firebase.google.com/docs
• Firebase 向け Cloud Functions：https://firebase.google.com/docs/functions
• Vertex AI のドキュメント：https://cloud.google.com/vertex-ai/docs